Questo numero speciale di Statistica & Società è dedicato al convegno intermedio della SIS 2017, tenutosi a Firenze, dal 28 al 30 giugno 2017.
Il convegno ha visto la partecipazione di numerosi statistici, di varie nazionalità, che hanno avuto l’opportunità di partecipare a 4 sessioni plenarie, 19 sessioni specializzate, 11 sessioni sollecitate, 6 sessioni organizzate da società scientifiche di altri Paesi, 2 tavole rotonde, 17 sessioni con contributi spontanei e 15 presentazioni poster.
Il tema scelto dalla SIS (Società Italiana di Statistica) per il convegno intermedio del 2017 è stato: Statistics and data science: new challanges and new generations.
A giudicare dall’elevato numero di partecipanti e dai commenti raccolti nel corso dell’evento, gli organizzatori del convegno, per esigenze di sintesi citerò solo la prof. Rosanna Verde – presidente del comitato programma e la prof. Alessandra Petrucci – presidente del comitato organizzatore locale, in rappresentanza dei rispettivi comitati, possono considerarsi pienamente soddisfatti.
Nei tre giorni di presentazioni e dibattiti è stato evidenziato il contributo fondamentale che la statistica può fornire nell’ambito del Data Science. Questa nuova scienza utilizza un approccio multidisciplinare per estrarre conoscenza dai dati, mettendo insieme metodi statistici, matematici ed informatici ed in particolare tecniche di data mining, data visualization, machine learning e di gestione di grandi basi dati. La sempre crescente disponibilità di Big Data offre, ormai, opportunità inimmaginabili sino a qualche anno fa, per cui servono delle figure professionali altamente specializzate in grado di far emergere le informazioni dal diluvio di dati in cui sono immerse. I data miners avranno a disposizione strumenti sempre più performanti me che richiederanno un bagaglio di competenze e conoscenze adeguato alla complessità dei sistemi da controllare. Come segnalato dalla Harvard Business Review il lavoro di data scientist potrebbe essere “la professione più sexy del ventunesimo secolo” e si prevede una fortissima domanda di competenze di questo tipo. In questo processo gli statistici possono svolgere un ruolo molto importante in virtù dell’esperienza maturata nell’ambito dei metodi per la validazione della qualità dei dati, per la selezione di campioni, la riduzione delle dimensioni, la stima di modelli, la verifica delle ipotesi ecc.. Un data scientist però oltre ad avere un solido bagaglio di competenze statistiche ed informatiche deve possedere dei soft skills come un spiccata curiosità intellettuale, un buon senso pratico, ottime abilità comunicative.
Le università italiane si stanno progressivamente attrezzando per soddisfare la domanda di competenze in questo campo, adeguando la propria offerta formativa alla domanda di competenze espressa dal mondo produttivo. La lista degli atenei che offrono corsi su questi temi è piuttosto lunga per cui mi limiterò a citarne solo alcuni come Bocconi, Luiss, Sapienza, Milano Bicocca, Ca’ Foscari, Pisa, Firenze e Padova.
Gli articoli pubblicati in questo numero speciale di Statistica & Società forniscono una buona occasione di approfondimento per i lettori interessati a questo tema per cui non mi resta che augurarvi: buona lettura!
Corrado Crocetta
Direttore Statistica & Società
